Talk:Online P300 and ErrP recognition with BCI2000 - Revision history

BernardoDalSeno: /* Da fare */

2008-11-05T16:20:57Z

‎Da fare

BernardoDalSeno: /* Da fare */

2008-09-22T10:00:49Z

‎Da fare

BernardoDalSeno: /* Da Fare */

2008-09-22T09:58:19Z

‎Da Fare

BernardoDalSeno: /* Da fare */

2008-09-22T09:48:36Z

‎Da fare

BernardoDalSeno: /* Addestramento */

2008-09-22T09:46:45Z

‎Addestramento

BernardoDalSeno: /* Addestramento */

2008-09-22T08:56:56Z

‎Addestramento

BernardoDalSeno: /* Addestramento */

2008-09-22T08:54:30Z

‎Addestramento

AndreaSgarlata: /* Addestramento */

2008-09-17T09:44:35Z

‎Addestramento

AndreaSgarlata: /* Modulo di elaborazione del segnale BCI2000 */

2008-09-17T08:10:03Z

‎Modulo di elaborazione del segnale BCI2000

BernardoDalSeno: /* Addestramento */

2008-09-15T01:31:49Z

‎Addestramento

@@ Line 133: / Line 133: @@
 ===Da fare===
-* (alta) Misurare lo sfasamento tra sync e stimolo
+* (alta - fatto v. tesi Dal Seno) Misurare lo sfasamento tra sync e stimolo
 * (media) Segnalare (e recuperare, se possibile) eventuali problemi con la sincronizzazione tra stimolazione e trigger. Alla fine di ogni treno di stimolazioni, verificare che il numero di trigger e di stimolazioni siano uguali. Gli stati devono fornire abbastanza informazioni perché si possa caricare da file una registrazione "rovinata" ignorando (tutto e solo) il treno di stimolazioni fuori sincronia.
 :Scrivere un codice di test opportuno per forzare/simulare errori nella rilevazione del trigger (non riconoscimento di un trigger o riconoscimento di un trigger spurio).

@@ Line 229: / Line 229: @@
 ===Da fare===
 * (altissima) Scrivere una funzione definita tra in <math>[0,1]</math> parametrica che valga: 1 in 0 e 1; <math>1-\epsilon</math> in ''a'' e ''c'', 0 in ''b''. <math>\epsilon</math> è un parametro.
-* (alta) Fare un file di parametri per addestrare la gente per P300 e ErrP (modalità copy).
+* (alta) Fare N (con N oppurtuno) file di parametri che contengano le parole da scrivere; considerare lunghezza oppurtuna per singole registrazioni e sessioni. Il nome del file contenga già il numero di sessione e registrazione.
-* (alta) Fare N (con N oppurtuno) file di parametri che contengano le parole da scrivere; considerare lunghezza oppurtuna per singole registrazioni e sessioni. Il file e il nome del file contenga già il numero di sessione e registrazione.
 * (media) Lo speller in modalità copy quando genera dei feedback sbagliati (per l'addestramento ErrP) deve selezionare effettivamente un simbolo sbagliato a caso tra tutti i simboli disponibili, e non usare il classificatore P300 per questo.
 * (bassa) Far funzionare lo speller in modalità "mista", cioè: la stringa da scrivere è assegnata; il classificatore P300 viene usato per selezionare le lettere; in caso di lettera sbagliata viene scritta la lettera selezionata, e il simbolo successivo da selezionare sarà BackSpace.  Perché questa cosa funzioni, il tasso di errori deve essere contenuto entro un certo intervallo, definito da 3 valori (''a'',''b'',''c'') in un opportuno parametro (si potrebbe riutilizzare il parametro attualmente usato per il tasso di errori nella stimolazione ErrP); operativamente:

← Older revision		Revision as of 09:58, 22 September 2008
Line 105:		Line 105:
	===Da Fare===		===Da Fare===

−	* (alta) Cambiare i nomi dei parametri del classificatore ErrP; esempio: "S" diventa "ErrpClassifS".
	* (bassa) Fare un filtro FIR (c'è già una classe nel sorgente BCI2000) da usare in alternativa al filtro Butterworth. Il filtro prende come parametri il vettore di pesi. L'idea è che si genera il filtro durante l'addestramento in Matlab, e viene usato anche online. Il problema del Butterworth è che ha una fase non lineare e quindi deforma la forma d'onda.		* (bassa) Fare un filtro FIR (c'è già una classe nel sorgente BCI2000) da usare in alternativa al filtro Butterworth. Il filtro prende come parametri il vettore di pesi. L'idea è che si genera il filtro durante l'addestramento in Matlab, e viene usato anche online. Il problema del Butterworth è che ha una fase non lineare e quindi deforma la forma d'onda.

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 * (alta) Misurare il numero di campioni per chiamata a varie frequenze.
-* (alta) Fare in modo che non vengano segnalati gli errori di pipe piena relativi a quando non si sta registrando. Suggerimento: far mandare dal modulo sorgente sulla pipe ogni cambiamento di stato (registro/non registro); il plugin quindi aggiornerà lo stato internamento e lo userà per segnalare solo gli errori rilevanti.
+* (fatto) Fare in modo che non vengano segnalati gli errori di pipe piena relativi a quando non si sta registrando. Suggerimento: far mandare dal modulo sorgente sulla pipe ogni cambiamento di stato (registro/non registro); il plugin quindi aggiornerà lo stato internamento e lo userà per segnalare solo gli errori rilevanti.
-* (alta) Fare in modo che '''trigger.txt''' e '''triggerData.txt''' vengano scritti solo se sia definita una costante specifica per quello (non quella generica di debug); non definire la costante.
+* (fatto) Fare in modo che '''trigger.txt''' e '''triggerData.txt''' vengano scritti solo se sia definita una costante specifica per quello (non quella generica di debug); non definire la costante.
-* (media) Script per il confronto tra dati registrati da BCI2000 e da Galileo; si lancia passandogli il nome dei due file e una soglia, e restituisce un valore binario per dire se sono uguali (all'interno della soglia) oppure no; eventualmente disegna qualche grafico.
+* (fatto) Script per il confronto tra dati registrati da BCI2000 e da Galileo; si lancia passandogli il nome dei due file e una soglia, e restituisce un valore binario per dire se sono uguali (all'interno della soglia) oppure no; eventualmente disegna qualche grafico.
 === Fatto ===

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 In oltre per ogni sessione deve essere compilato un file di log (log-sessione.txt da inserire nella stessa cartella della sessione, template già precompilato nella cartella sgarlata/TestParam), con i dati dell'utente e per ogni 'run' il modo di funzionamento le impedenze registrate per ogni canale ed eventuali note per esempio livello di stanchezza e concentrazione dell'utente ecc...
 Prima di iniziare l'addestramento bisogna spiegare all'utente cosa deve fare e come si deve comportare durante l'utilizzo del sistema.
 La prima sessione è necessaria per l'addestramento del classificatore per il potenziale P300 ed ErrP; questa sessione è svolta in modalità copy ed è suddivisa in 10 run, i diversi run si differenziano per la parola mostrata nella barra 'textToSpell'.
-Per una corretta impostazione dell'intero sistema in questa sessione, bisogna:
+Nella prima sessione, bisogna:
 * avviare il sistema (Galileo + BCI2000)
 * caricare il file Sgarlata/TestParam/P3ErrpSpeller-trainingSessione001.prm in BCI2000
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 * Chiudere la schermata di configurazione e cliccare sul pulsante 'Set Config' di BCI2000, in modo da permettere al sistema di creare la cartella 'Iniziale_nome_utenteCognomeNumero_sessione' che conterrà tutte le registrazioni effettuate in questa sessione.
 * compilare il log di sessione.
 Impostato il sistema, tramite le operazioni appena elencate, non rimane che per ogni run caricare il file contenente la sola parola da inserire nella barra 'textToSpell' (file presenti nella cartella Sgarlata/TestParam/traning_words/Sessione001), quindi al primo run verrà caricato il file di parametri 'LearningRun01.prm', al secondo run il parametro 'LearningRun02.prm' e così via fin al completamento dei 10 run.
-Terminata la prima sessione con i dati raccolti si procede all'addestramento del classificatore P300 tramite lo script run_ga_speller_dei.m (si veda l'help dello script per il funzionamento), questo script utilizza un'algoritmo genetico di conseguenza è consigliabile utilizzare come parametro di ingresso la creazione di almeno 10 generazioni. Utilizzare per l'addestramento i dati relativi ai run 2-8, ed utilizzare gli ultimi 2 run (run 9, run 10) come dati di test. Annotare comunque nel file di log quale insieme di dati è stato utilizzato per l'addestramento e quale per il test.
+Terminata la prima sessione con i dati raccolti si procede all'addestramento del classificatore P300 creando un file a partire dallo script template template_online.m aggiornando i dati relativi a directory e sessioni (è consigliabile utilizzare almeno 10 generazioni). Utilizzare per l'addestramento i dati relativi ai run 2-8, ed utilizzare gli ultimi 2 run (run 9, run 10) come dati di test. Annotare comunque nel file di log quale insieme di dati è stato utilizzato per l'addestramento e quale per il test.
-:Specifica quali run usare per addestramento e test ([[User:BernardoDalSeno|BernardoDalSeno]] 15:17, 11 September 2008 (CEST))
-Se non vi sono stati errori lo script genera un file di parametri che deve essere caricato nel sistema consentendo così l'addestramendo del classificatore P300 ed il passaggio alla seconda sessione.
+Se non vi sono stati errori lo script genera un file di parametri che deve essere caricato nel sistema consentendo così l'addestramento del classificatore P300 ed il passaggio alla seconda sessione.
-Nella seconda sessione si mantiene il sistema configurato come nella sessione precedente con la differenza che questa sessione è svolta in modalità copy ma con il classificatore P300 funzionante, di conseguenza il target visualizzato è quello selezionato dal classificatore P300. :Bisogna aggiustare il numero di ripetizioni per controllare gli errori, però ([[User:BernardoDalSeno|BernardoDalSeno]] 15:17, 11 September 2008 (CEST))
+===Ulteriori sessioni di addestramento===
-In questa sessione si deve:
+Nella seconda sessione si mantiene il sistema configurato come nella sessione precedente con la differenza che questa sessione è svolta in modalità copy ma con il classificatore P300 funzionante, di conseguenza il target visualizzato è quello selezionato dal classificatore P300.  È un test del classificatore P300, e viene usato anche per raccogliere dati per addestrare il classificatore ErrP. :Bisognerebbe aggiustare il numero di ripetizioni per controllare gli errori, però ([[User:BernardoDalSeno|BernardoDalSeno]] 15:17, 11 September 2008 (CEST))
-* caricare in BCI2000 il file di parametri generato dallo script run_ga_speller_dei.m.
+In queste sessioni si deve:
 * caricare il file Sgarlata/TestParam/P3ErrpSpeller-trainingSessione002.prm in BCI2000
 * Chiudere la schermata di configurazione e cliccare sul pulsante 'Set Config' di BCI2000.
 * compilare il log di sessione.
 Effettuate queste modifiche si può ripartire nuovamente con il caricare in sequenza per ogni run solamente le ulteriori 10 parole (file: 'LearningRun#.prm') definite nella cartella 'Sgarlata/TestParam/traning_words/Sessione002', indicando, nel file di log, per ogni run il numero di lettere selezionate errate.
-Se non vi sono stati errori lo script genera un file di parametri che può essere caricato per addestrare questa volta il classificatore ErrP. A questo punto è possibile passare alla terza sessione.
+Terminata la seconda sessione si può procedere all'addestramento del classificatore per il riconoscimento dei potenziali d'errore (ErrP). A questo scopo si utilizza uno script matlab che richiama la funzione 'train_errp_visconti_bci2000( params )' generando il file .prm con i parametri necessari al classificatore ErrP. Per l'addestramento dell'ErrP è consigliabile utilizzare tutti i dati registrati nelle primi due sessioni (001 e 002), suddividendo i primi 18 (10 run 001 e 8 run 002) run come dati di addestramento, e gli ultimi 2 run (19, 20) come dati di test. Annotare comunque nel file di log quale insieme di dati è stato utilizzato per l'addestramento e quale per il test. Se lo script non raggiunge una soglia di almeno 70% di recall per ErrP e 80% per non-ErrP bisogna procedere alla registrazione di ulteriori run in altre sessioni (in altro giorno).
-Nella terza sessione si può effettuare una serie di run (un qualsiasi numero) in modalità free mode.
+Se non vi sono stati errori lo script genera un file di parametri che può essere caricato per addestrare questa volta il classificatore ErrP. A questo punto è possibile passare alla sessione 'free'.
-: Solo se il classificatore ErrP funziona bene, altrimenti questa è ancora una sessione di addestramento; per cui servono altre parole. ([[User:BernardoDalSeno|BernardoDalSeno]] 15:17, 11 September 2008 (CEST))
 In questa sessione è necessario:
 * caricare il file Sgarlata/TestParam/P3ErrpSpeller-FreeModeSession003.prm in BCI2000
-* caricare in BCI2000 il file di parametri generato dallo script run_ga_speller_dei.m.
+* caricare in BCI2000 il file di parametri generato dallo script GA
 * caricare in BCI2000 il file di parametri generato dallo script train_errp_visconti_bci2000.m
-* Chiudere la schermata di configurazione e cliccare sul pulsante 'Set Config' di BCI2000, in modo da permettere al sistema di creare la cartella 'Iniziale_nome_utenteCognomeNumero_sessione' che conterrà tutte le registrazioni effettuate in questa sessione.
+* Chiudere la schermata di configurazione e cliccare sul pulsante 'Set Config' di BCI2000 (crea directory di sessione)
 * compilare il log di sessione.
 L'utente decide quale parola, lettera per lettera, vuole scrivere, e nel caso in cui il sistema scrive un carattere errato l'utente dovrà eliminarlo selezionando l'icona 'BS' che si occupa di cancellare l'ultima lettera inserita. La parola (o frase) che l'utente ha scelto va segnata sul file di log insieme a tutte le informazioni che si ritengono necessarie.
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 * (alta) Fare un file di parametri per addestrare la gente per P300 e ErrP (modalità copy).
 * (alta) Fare N (con N oppurtuno) file di parametri che contengano le parole da scrivere; considerare lunghezza oppurtuna per singole registrazioni e sessioni. Il file e il nome del file contenga già il numero di sessione e registrazione.
 * (media) Lo speller in modalità copy quando genera dei feedback sbagliati (per l'addestramento ErrP) deve selezionare effettivamente un simbolo sbagliato a caso tra tutti i simboli disponibili, e non usare il classificatore P300 per questo.
 * (bassa) Far funzionare lo speller in modalità "mista", cioè: la stringa da scrivere è assegnata; il classificatore P300 viene usato per selezionare le lettere; in caso di lettera sbagliata viene scritta la lettera selezionata, e il simbolo successivo da selezionare sarà BackSpace.  Perché questa cosa funzioni, il tasso di errori deve essere contenuto entro un certo intervallo, definito da 3 valori (''a'',''b'',''c'') in un opportuno parametro (si potrebbe riutilizzare il parametro attualmente usato per il tasso di errori nella stimolazione ErrP); operativamente:

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 La prima sessione è necessaria per l'addestramento del classificatore per il potenziale P300 ed ErrP; questa sessione è svolta in modalità copy ed è suddivisa in 10 run, i diversi run si differenziano per la parola mostrata nella barra 'textToSpell'.
 Per una corretta impostazione dell'intero sistema in questa sessione, bisogna:
 * avviare il sistema (Galileo + BCI2000)
-* caricare il file Sgarlata/TestParam/P3ErrpSpeller-training.prm in BCI2000
+* caricare il file Sgarlata/TestParam/P3ErrpSpeller-trainingSessione001.prm in BCI2000
-* modificare nella scheda 'Storage' di BCI2000 il campo 'DataDirectory' indicando la cartella della sessione appena generata ed il campo 'SubjectName' indicando 'Iniziale_nome_utenteCognome'
+* modificare nella scheda 'Storage' di BCI2000 il campo 'SubjectName' indicando 'Iniziale_nome_utenteCognome'
 :: Assicuriamoci che non ci si possa dimenticare di fare quest'ultimo passo. 'DataDirectory' nel file parametri dovrebbe già contenere un percorso inesistente. Esiste un valore illegale per 'SubjectName'? e.g., vuoto, oppure con qualche carattere strano, oppure un nome troppo lungo...  ([[User:BernardoDalSeno|BernardoDalSeno]] 15:17, 11 September 2008 (CEST))
-Impostato il sistema, tramite le operazioni appena elencate, non rimane che per ogni run caricare il file contenente la sola parola da inserire nella barra 'textToSpell' (file presenti nella cartella Sgarlata/TestParam/traning_words), quindi al primo run verrà caricato il file di parametri 'LearningSession1.prm', al secondo run il parametro 'LearningSession1.prm' e così via fin al completamento dei 10 run.
+Impostato il sistema, tramite le operazioni appena elencate, non rimane che per ogni run caricare il file contenente la sola parola da inserire nella barra 'textToSpell' (file presenti nella cartella Sgarlata/TestParam/traning_words/Sessione001), quindi al primo run verrà caricato il file di parametri 'LearningRun01.prm', al secondo run il parametro 'LearningRun02.prm' e così via fin al completamento dei 10 run.
-Terminata la prima sessione con i dati raccolti si procede all'addestramento del classificatore P300 tramite lo script run_ga_speller_dei.m (si veda l'help dello script per il funzionamento), questo script utilizza un'algoritmo genetico di conseguenza è consigliabile utilizzare come parametro di ingresso la creazione di almeno 10 generazioni.
+Terminata la prima sessione con i dati raccolti si procede all'addestramento del classificatore P300 tramite lo script run_ga_speller_dei.m (si veda l'help dello script per il funzionamento), questo script utilizza un'algoritmo genetico di conseguenza è consigliabile utilizzare come parametro di ingresso la creazione di almeno 10 generazioni. E' consigliabile utilizzare per l'addestramento i dati relativi ai primi 8 run, ed utilizzare gli ultimi 2 run (run 9, run 10) come dati ti test. Annotare comunque nel file di log quale insieme di dati è stato utilizzato per l'addestramento e quale per il test.
 :Specifica quali run usare per addestramento e test ([[User:BernardoDalSeno|BernardoDalSeno]] 15:17, 11 September 2008 (CEST))
 Se non vi sono stati errori lo script genera un file di parametri che deve essere caricato nel sistema consentendo così l'addestramendo del classificatore P300 ed il passaggio alla seconda sessione.
-Nella seconda sessione si mantiene il sistema configurato come nella sessione precedente con la differenza che questa sessione è svolta in modalità copy ma con il classificatore P300 funzionante.
+Nella seconda sessione si mantiene il sistema configurato come nella sessione precedente con la differenza che questa sessione è svolta in modalità copy ma con il classificatore P300 funzionante, di conseguenza il target visualizzato è quello selezionato dal classificatore P300. :Bisogna aggiustare il numero di ripetizioni per controllare gli errori, però ([[User:BernardoDalSeno|BernardoDalSeno]] 15:17, 11 September 2008 (CEST))
-:Bisogna aggiustare il numero di ripetizioni per controllare gli errori, però ([[User:BernardoDalSeno|BernardoDalSeno]] 15:17, 11 September 2008 (CEST))
+In questa sessione si deve:
-Quindi, si procede a creare una nuova cartella per la sessione 002, si modifica il campo 'DataDirectory' e nella scheda 'Application' deve essere posto il campo 'RightSelectionProbabiliity' uguale a 0, in questo modo il target visualizzato è quello che è stato selezionato dal classificatore P300.
+* caricare in BCI2000 il file di parametri generato dallo script run_ga_speller_dei.m.
-:Facciamo invece un file di parametri per la seconda sessione che contiene già questa impostazione; è più semplice.
+* caricare il file Sgarlata/TestParam/P3ErrpSpeller-trainingSessione002.prm in BCI2000
-Effettuate queste modifiche si può ripartire nuovamente con il caricare in sequenza per ogni run solamente le 10 parole definite nei parametri 'LearningSession#.prm', indicando, nel file di log, per ogni run il numero di lettere selezionate errate.
+* Chiudere la schermata di configurazione e cliccare sul pulsante 'Set Config' di BCI2000.
 :Questa informazione è presente nel file di log che viene generato da BCI2000 ("*_summary.txt")? Se no, possiamo aggiungerla? ([[User:BernardoDalSeno|BernardoDalSeno]] 15:17, 11 September 2008 (CEST))
 :Userei altri 10 file per le parole, non vorrei far annoiare i soggetti. ([[User:BernardoDalSeno|BernardoDalSeno]] 15:17, 11 September 2008 (CEST))
-Terminata la seconda sessione si può procedere all'addestramento del classificatore per il riconoscimento dei potenziali d'errore (ErrP). A questo scopo si utilizza uno script matlab che richiama la funzione 'train_errp_visconti_bci2000( params )' generando il file .prm con i parametri necessari al classificatore ErrP. Se lo script non è in grado di identificare una sezione dell'epoca in cui distinguere o meno la presenza di un potenziale d'errore bisogna procede alla registrazione di ulteriori run oppure provare ad introdurre nuovi canali, all'interno dei parametri passati, e ad allargare la sezione temporale in cui individuare la forma d'onda ErrP.
+Terminata la seconda sessione si può procedere all'addestramento del classificatore per il riconoscimento dei potenziali d'errore (ErrP). A questo scopo si utilizza uno script matlab che richiama la funzione 'train_errp_visconti_bci2000( params )' generando il file .prm con i parametri necessari al classificatore ErrP. Per l'addestramento dell'ErrP è consigliabile utilizzare tutti i dati registrati nelle primi due sessioni (001 e 002), suddividendo i primi 18 (10 run 001 e 8 run 002) run come dati di addestramento, e gli ultimi 2 run (19, 20) come dati di test. Annotare comunque nel file di log quale insieme di dati è stato utilizzato per l'addestramento e quale per il test. Se lo script non raggiunge una soglia di almeno 70% di recall sia per ErrP che non-ErrP bisogna procede alla registrazione di ulteriori run nella seconda sessione, oppure provare ad introdurre nuovi canali all'interno dei parametri passati e, contemporaneamente allargare la sezione temporale in cui individuare la forma d'onda ErrP.
 :Specifica quali run usare per addestramento e test.  Fissiamo una soglia per decidere se possiamo utilizzare gli ErrP online: direi almeno il 70% di recall sia per ErrP che non-ErrP.  Hai ancora il foglio con indicato lo schema per l'addestramento? ricordo che avevo pensato di provare subito il classificatore ErrP con uno o due run di prova. ([[User:BernardoDalSeno|BernardoDalSeno]] 15:17, 11 September 2008 (CEST))
 :L'insieme dei dati usati per l'addestramento va annotato. ([[User:BernardoDalSeno|BernardoDalSeno]] 03:31, 15 September 2008 (CEST))
@@ Line 206: / Line 210: @@
 Nella terza sessione si può effettuare una serie di run (un qualsiasi numero) in modalità free mode.
 : Solo se il classificatore ErrP funziona bene, altrimenti questa è ancora una sessione di addestramento; per cui servono altre parole. ([[User:BernardoDalSeno|BernardoDalSeno]] 15:17, 11 September 2008 (CEST))
-L'utente decide quale parola, lettera per lettera, vuole scrivere, e nel caso in cui il sistema scrive un carattere errato l'utente dovrà eliminarlo selezionando l'icona 'BS' che si occupa di cancellare l'ultima lettera inserita. La parola (o frase) che l'utente ha scelto fa segnata sul file di log.
+In questa sessione è necessario:
-Anche in questa sessione è necessario creare una nuova cartella con identificativo sessione 003, modificare il campo 'DataDirectory' e nella cartella 'Application' bisogna impostare il campo 'InterpretMode' con il valore 'online free mode'. Naturalmente in fase è nuovamente necessario compilare il file di log introducendo tutte le informazioni necessarie.
+* caricare il file Sgarlata/TestParam/P3ErrpSpeller-FreeModeSession003.prm in BCI2000
 ===Da fare===

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 #**P3Constant = costante utilizzata dal classificatore P300 Logistic
 #**ErrPSamplesIndex = matrice in cui per ogni riga è indicato nella prima colonna il canale segiuto dall'indice dei campioni da prelevare dal segnale d'ingresso
-#**S, Mm, MsT, C = matrici utilizzate dal classificatore ErrP
+#**ErrpClassifS, ErrpClassifMm, ErrpClassifMsT, ErrpClassifC = matrici utilizzate dal classificatore ErrP
 #*STATI DEFINITI:
 #**ErrPFound = questo stato è posto a 0 durante il calcolo dell'ErrP, terminato il calcolo se viene identificato un ErrP questo stato è posto a 1 altrimenti è posto a 2.